简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索引;reindex()按照给定的新索引对行/列数据进行重新排列。 创建基础数据 importnumpyasnp importpandasaspd # 创建一个时间...
df.reindex(new_index, fill_value=0) http_status response_time Safari404 0.07Iceweasel 00.00Comodo Dragon 00.00IE10404 0.08Chrome200 0.02 二,设置索引(set_index) 把现有的列设置为行索引,使用set_index()函数把已有的列转换为行索引,也可以使用set_axis()函数替换掉已有的轴索引。使用现有的列作为DataFra...
Pandas DataFrame reindex 重置行索引 import pandas as pd import numpy as np my_df = pd.DataFrame(data=np.arange(20).reshape(4,5), # 4*5的矩阵 index=list("acef"), # 行索引 缺少bd,一会用reindex补上 columns=list("ABCDE")) # 列索引 print("my_df\n",my_df) ''' reindex( labels=N...
reindex(new_index) 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,然后使用Reindex方法将其索引重新构建为一个新的序列。需要注意的是,如果原始数据与新索引不匹配,Reindex方法将会使用NaN值填充缺失的值。可以通过设置参数fill_value来指定用于填充缺失值的值。 2. Set_index Set_index方法用于将指定的列设置为Da...
Python Pandas DataFrame reindex 1. 什么是reindex及其用途 reindex 是Pandas 中用于重新索引 DataFrame 或 Series 的方法。它允许你根据新的索引顺序重新排列数据,对于在新索引中不存在于原始数据中的值,Pandas 会默认填充 NaN(不是数字)值。reindex 的主要用途包括数据对齐、缺失值处理等。
示例代码 1:基本的 Reindex importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charles','David','Edward'],'age':[25,27,22,32,29],'job':['Engineer','Doctor','Artist','Lawyer','Chef']}df=pd.DataFrame(data)new_index=[0,1,2,3,4,5,6]new_df=df.reindex(new_index)print(new_df) ...
关于series和dataframe数据结构本身,有大量的方法可用于重构结构信息: rename,可以对标签名重命名,也可以重置index和columns的部分标签列信息,接收标量(用于对标签名重命名)或字典(用于重命名行标签和列标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 ...
可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递元组列表给Index构造函数时,它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。
reindex(df1.index)], axis=1) Out[12]: A B C D B D F 0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN 1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN 2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2 3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3 看下结果: 可以合并DF和Series: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [18]: s1 = pd....
DataFrame.reindex(labels=None,index=None,columns=None,axis=None,method=None,copy=True,level=None,fill_value=nan,limit=None,tolerance=None)[source] Conform Series/DataFrame to new index with optional filling logic. Places NA/NaN in locations having no value in the previous index. A new object ...